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Plots

이 중에서 소득 상위 10%(P90_100)를 상위 1%(P99_100), 차상위 4%(P95_99), 차차상위 5%(P90_95)로 나누어 그 몫의 변화를 살펴보자. 우선 밋밋하게 상위 1%의 소득 점유율 변화만 그려보면,

plot(P99_100 ~ Year, data = US_top_income_shares_17)

최소한의 정보를 주기 위하여 각 자료의 최대값, 최소값을 고려하여 y-축의 범위를 ylim = c(5, 25)로 설정하고, x-축의 눈금은 비워둔다. 점들을 선으로 이어주고, 점은 다시 삼각형 모양으로 바꾼다.

par(family = "HCR Dotum LVT")
x.lab <- "연도"
y.lab <- "소득 점유(%)"
plot(P99_100 ~ Year, data = US_top_income_shares_17, xlab = x.lab, ylab = y.lab, ylim = c(5, 25), xaxt = "n", type = "b", pch = 17)

이제 x-축에는 연도를 10년 단위로 표시하고, lines()를 이용하여 차상위4%와 차차상위5%의 소득 점유율 변화를 함께 그린다. xlim = c(1910, 2020)을 설정하지 않으면 떤 그림이 그려지는지 살펴본다.

par(family = "HCR Dotum LVT")
plot(P99_100 ~ Year, data = US_top_income_shares_17, xlab = x.lab, ylab = y.lab, xlim = c(1910, 2020), ylim = c(5, 25), xaxt = "n", type = "b", pch = 17)
axis(side = 1, at = seq(1910, 2020, by = 10), labels = seq(1910, 2020, by = 10))
lines(P95_99 ~ Year, data = US_top_income_shares_17, type = "b", pch = 17, col = "red")
lines(P90_95 ~ Year, data = US_top_income_shares_17, type = "b", pch = 17, col = "blue")

도표의 가독성을 높이기 위하여 x-축과 y-축을 가로지르는 격자를 설치한다.

par(family = "HCR Dotum LVT")
plot(P99_100 ~ Year, data = US_top_income_shares_17, xlab = x.lab, ylab = y.lab, xlim = c(1910, 2020), ylim = c(5, 25), xaxt = "n", type = "b", pch = 17)
axis(side = 1, at = seq(1910, 2020, by = 10), labels = seq(1910, 2020, by = 10))
lines(P95_99 ~ Year, data = US_top_income_shares_17, type = "b", pch = 17, col = "red")
lines(P90_95 ~ Year, data = US_top_income_shares_17, type = "b", pch = 17, col = "blue")
abline(h = seq(5, 25, by = 5), lty = 2)
abline(v = seq(1910, 2020, by = 10), lty = 2)

TabFig2017prel.xls의 Table 0 시트에 나와 있는 정보를 활용하여 범례를 만든다.

par(family = "HCR Dotum LVT")
plot(P99_100 ~ Year, data = US_top_income_shares_17, xlab = x.lab, ylab = y.lab, xlim = c(1910, 2020), ylim = c(5,25), xaxt = "n", type = "b", pch = 17)
axis(side = 1, at = seq(1910, 2020, by = 10), labels = seq(1910, 2020, by = 10))
lines(P95_99 ~ Year, data = US_top_income_shares_17, type = "b", pch = 17, col = "red")
lines(P90_95 ~ Year, data = US_top_income_shares_17, type = "b", pch = 17, col = "blue")
abline(h = seq(5, 25, by = 5), lty = 2)
abline(v = seq(1910, 2020, by = 10), lty = 2)
legend.text <- c("99-100%:$442,900 이상(2017년 기준)", "95-99%:$180,500-$442,900", "90-95%:$124,810-$180,500")
legend(x = 1945, y = 25, legend = legend.text, pch = 17, col = c("black", "red", "blue"))

메인 타이틀을 입력하고, 상위1%의 소득점유율이 최고에 달했던 연도를 표시한다.

par(family = "HCR Dotum LVT")
plot(P99_100 ~ Year, data = US_top_income_shares_17, xlab = x.lab, ylab = y.lab, xlim = c(1910, 2020), ylim = c(5,25), xaxt = "n", type = "b", pch = 17)
axis(side = 1, at = seq(1910, 2020, by = 10), labels = seq(1910, 2020, by = 10))
lines(P95_99 ~ Year, data = US_top_income_shares_17, type = "b", pch = 17, col = "red")
lines(P90_95 ~ Year, data = US_top_income_shares_17, type = "b", pch = 17, col = "blue")
abline(h = seq(5, 25, by = 5), lty = 2)
abline(v = seq(1910, 2020, by = 10), lty = 2)
legend(x = 1945, y = 25, legend = legend.text, pch = 17, col = c("black", "red", "blue"))
main.title <- "미국 소득 상위 10%의 점유율 분할"
title(main = main.title)
text(x = c(1928, 2007), y = c(24, 23.5), labels = c("1928", "2007"), pos = 3)

역사적으로 각 시기를 어떻게 부르고 있는지 텍스트를 추가한다.

par(family = "HCR Dotum LVT")
plot(P99_100 ~ Year, data = US_top_income_shares_17, xlab = x.lab, ylab = y.lab, xlim = c(1910, 2020), ylim = c(5,25), xaxt = "n", type = "b", pch = 17)
axis(side = 1, at = seq(1910, 2020, by = 10), labels = seq(1910, 2020, by = 10))
lines(P95_99 ~ Year, data = US_top_income_shares_17, type = "b", pch = 17, col = "red")
lines(P90_95 ~ Year, data = US_top_income_shares_17, type = "b", pch = 17, col = "blue")
abline(h = seq(5, 25, by = 5), lty = 2)
abline(v = seq(1910, 2020, by = 10), lty = 2)
legend(x = 1945, y = 25, legend = legend.text, pch = 17, col = c("black", "red", "blue"))
title(main = main.title)
text(x = c(1928, 2007), y = c(24, 23.5), labels = c("1928", "2007"), pos = 3)
times.label <- c("대공황", "대번영", "대침체")
text(x = c(1935, 1960, 2012), y = c(22, 8, 17.5), label = times.label, cex = 2.0, col = "red")

ggplot

Data Reshaping

  • reshape2 패키지를 이용하여 wide format 을 long format 으로
library(reshape2)
data.1_10 <- US_top_income_shares_17[c("Year", "P99_100", "P95_99", "P90_95")]
data.1_10.melt <- melt(data.1_10, id.vars = "Year", measure.vars = c("P99_100", "P95_99", "P90_95"), variable.name = "Percentiles", value.name = "Share")
str(data.1_10.melt)
## 'data.frame':    315 obs. of  3 variables:
##  $ Year       : int  1913 1914 1915 1916 1917 1918 1919 1920 1921 1922 ...
##  $ Percentiles: Factor w/ 3 levels "P99_100","P95_99",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ Share      : num  18 18.2 17.6 19.3 17.7 ...

골격 그리기

library(ggplot2)
(g0 <- ggplot(data.1_10.melt, aes(x = Year, y = Share, colour = Percentiles)) + 
  geom_line(na.rm = TRUE) + 
  geom_point(shape = 24, aes(fill = Percentiles), size = 2, na.rm = TRUE) + 
  ylim(5, 25))

theme_bw() 적용

(g1 <- g0 + 
  theme_bw())

#(g1 <- g0 + theme_classic())
#(g1 <- g0 + theme_minimal())
#(g1 <- g0 + theme_grey())

격자 설정

(g2 <- g1 + 
   theme(panel.grid.major = element_line(linetype = "dashed", colour = "black")))

x-축 눈금 위치 설정

(g3 <- g2 + 
  scale_x_continuous(breaks = seq(1910, 2020, by = 10)))

한글 정보 입력

한글 테마 sourcing

source("./theme_kr.R")
ls()
##  [1] "data.1_10"               "data.1_10.melt"         
##  [3] "g0"                      "g1"                     
##  [5] "g2"                      "g3"                     
##  [7] "legend.text"             "main.title"             
##  [9] "theme_kr"                "times.label"            
## [11] "US_top_income_shares_17" "v_names"                
## [13] "x.lab"                   "y.lab"

한글 테마 적용, x-축과 y-축의 라벨 수정

(g4 <- g3 + 
   theme_kr + 
   xlab(x.lab) + 
   ylab(y.lab))

전체 제목 추가

(g5 <- g4 + 
   ggtitle(main.title) + 
   theme(plot.title = element_text(size = 20)))

범례 제목 수정

(g6 <- g5 + 
   labs(colour = "소득 분위", fill = "소득 분위") )

범례와 색깔 수정, 범례 제목 없애기

(g7 <- g6 + 
   scale_colour_manual(name = "", values = c("black", "red", "blue"), labels = legend.text) +
   scale_fill_manual(name = "", values = c("black", "red", "blue"), labels = legend.text))

범례를 안쪽으로

(g8 <- g7 + 
   theme(legend.position =  c(0.5, 0.85)))

colour 범례 없애기(colour 설정으로 나타나는 범례의 선 없애는 효과)

#(g9 <- g8 + guides(colour = guide_legend(title=NULL), fill = guide_legend(title=NULL)))
(g9 <- g8 + 
   guides(colour ="none"))

범례에 박스 두르고, 빈 제목 자리 없애기

(g10 <- g9 + 
   theme(legend.title = element_blank(), legend.background = element_rect(fill = "white", colour = "black")))

범례 항목 박스 없애기

(g11 <- g10 + 
   theme(legend.key = element_blank()))

역사상 고점 시기

(g12 <- g11 + 
   annotate("text", x = c(1928, 2007), y = c(24.5, 24), label = c(1928, 2007)))

시대적 특징 텍스트 입력

(g13 <- g12 + 
  annotate("text", x = c(1935, 1960, 2017), y = c(22, 8, 18), label = times.label, colour = "red", family = "HCR Dotum LVT", size = 8))